The use of GenAI for trend scouting in the fashion industry: sustainable startups on the rise

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dc.contributor.advisor Bagnoli, Carlo it_IT
dc.contributor.author Zanini, Beatrice <1999> it_IT
dc.date.accessioned 2024-09-30 it_IT
dc.date.accessioned 2024-11-13T12:07:47Z
dc.date.available 2024-11-13T12:07:47Z
dc.date.issued 2024-10-23 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/27630
dc.description.abstract La tesi esplora l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) per l'analisi e l'individuazione dei trend emergenti nel settore della moda, con un focus particolare sulle startup sostenibili. In un contesto in cui l'industria della moda è sempre più criticata per le pratiche insostenibili e l'alto impatto ambientale, questa ricerca propone un'analisi dei modelli di business sostenibili e delle tendenze tecnologiche che stanno plasmando il futuro della moda. Attraverso una duplice metodologia, che combina un'analisi manuale delle tendenze e una classificazione automatica mediante algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come Latent Dirichlet Allocation (LDA) e ChatGPT, la tesi identifica e mappa le innovazioni più significative delle startup sostenibili. I risultati evidenziano un aumento delle iniziative di economia circolare, l'adozione di materiali sostenibili, l'uso di tecnologie immersive e il crescente impegno per la trasparenza nelle catene di approvvigionamento. Questa ricerca fornisce una panoramica completa delle tendenze chiave e delle opportunità che il settore della moda deve affrontare nel perseguire pratiche più sostenibili, proponendo inoltre soluzioni per la gestione dei dati e la tracciabilità basate su GenAI. it_IT
dc.language.iso en it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Beatrice Zanini, 2024 it_IT
dc.title The use of GenAI for trend scouting in the fashion industry: sustainable startups on the rise it_IT
dc.title.alternative The use of GenAI for trend scouting in the Fashion Industry: sustainable start-ups on the rise it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Management it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Venice School of Management it_IT
dc.description.academicyear sessione_autunnale_23-24_appello_14-10-24 it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 875177 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/07 ECONOMIA AZIENDALE it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Beatrice Zanini (875177@stud.unive.it), 2024-09-30 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck None it_IT


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